DeepMind 在围棋做出重大突破

好，早晚iphone可以打败九段

Facebook 也开始做下围棋的研究了
http://arxiv.org/pdf/1511.06410v1.pdf 2015.11.19 BETTER COMPUTER GO PLAYER WITH NEURAL NETWORKAND LONG-TERM PREDICTION
Google and Facebook Race to Solve the Ancient Game of Go With AI http://www.wired.com/2015/12/google-and-facebook-race-to-solve-the-ancient-game-of-go/

这些公司分开好麻烦，浪费时间精力重复研究，合并多好
One Sky,One Net

http://www.almosthuman.cn/2015/12/08/8245/
看来就和我们以前讨论的一样
走的UCT+深度学习的路子

新人。刚看到这个消息刚来AI吧。很高兴，嘻嘻~

再强 也还是属于 先设定个问题 然后让AI去解决的 应该想办法让AI能根据信息 修正、否定这个预设问题
如果只限于人设定问题的方式去研究 那么隔壁老王机器人公司的隐患总会出现 每个指令发出去之前 都要仔细考虑 每次都是玩火
例如 目标-打败所有棋手 如果有一天AI因为某次失败了 而出现新的目标-杀死所有棋手
...
AI不能以完成某个指令为最高优先度 是不是杞人忧天 是由研究的思路决定的

热烈庆祝人工智能搞定围棋！

相关论文
Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html

这是深度学习正在显示威力啊！最近不是出了什么：只需要看几张而不是几千张图片就可以识别动物或手写文字的成果吗？不久就出了挑战人类职业围棋选手的消息，只能说机器学的快了啊！这是算法的改进，可不是靠硬件的提高。

可以证明智能是存在的，因为有人类。同样可以证明10^170种变化并不可怕，因为围棋的棋局变化就有这么多。结论还是：关键看算法。

三月跟李世石打